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Created on 2016年12月7日

@author: yangzhou1
感应器
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from functools import reduce
class Perceptron(object):
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                感知器
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    def __init__(self, input_num,activator):
        '''
                            初始化感知器的入参数量、激活函数
                            激活函数的类型为double->double
        '''
        self.activator = activator
        #权重向量初始化为0
        self.weights = [0.0 for _ in range(input_num)]
        #偏置项初始化为0
        self.bias = 0.0
    def __str__(self):
        return 'weights\t:%s\nbias\t:%f\n' % (self.weights,self.bias)
    def predict(self,input_vec):
        '''
                            输入向量，输出感知器的计算结果
        '''
        # 把input_vec[x1,x2,x3...]和weights[w1,w2,w3...]打包在一起
        # 变成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),....]
        # 然后利用map函数计算[x1*w1,x2*w2,x3*w3]
        # 最后利用reduce求和
        return self.activator(
            reduce(lambda  a,b :a+b,
                map(lambda p:p[0] * p[1],
                     zip(input_vec,self.weights)),
                         0.0) + self.bias)
    def train(self,input_vecs,labels,iteration,rate):
        '''
                            输入训练数据：一组向量、与每个向量对应的label；以及训练轮数、学习
        '''
        for i in range(iteration):
            self._one_iteration(input_vecs,labels,rate)
    def _one_iteration(self,input_vecs,labels,rate):
        # 一次迭代，把所有的训练数据过一遍
        samples=zip(input_vecs,labels)
        #对每个样本，按照感知器规则更新权重
        for (input_vec,label) in samples:
            #计算感知器在当前权重下的输出
            output = self.predict(input_vec)
            #更新权重
            self._update_weights(input_vec,output,label,rate)
    def _update_weights(self,input_vec,output,label,rate):
        #按照感知器规则更新权重
        delta=label-output
        self.weights=map(lambda p:  rate * delta * p[0]+p[1],
                         zip(input_vec,self.weights))
        #更新bias
        self.bias += rate * delta
        print ('weigthts %s' % self.weights)
        print ('bias %s' % self.bias)


def f(x):
    #激活函数
    return 1 if x > 0 else 0
def train_and_perceptron():
    #and 真值表训练感知器
    #创建感知器，2个输入参数，激活函数为f
    p=Perceptron(2,f)
    #训练，迭代10轮，学习速率为0.1
    input_vecs=[[1,1],[0,0],[1,0],[0,1]]
    labels=[1,0,0,0]
    p.train(input_vecs, labels, 10, 0.1)
    return p

if __name__=='__main__':
    #训练and感知器
    and_perceptron=train_and_perceptron()
    print (and_perceptron)

    #test
    print ('1 and 1 = %d' % and_perceptron.predict([1,1]))
    print ('1 and 0 = %d' % and_perceptron.predict([1,0]))